电力和天然气补贴对经济及产业结构的影响——基于CGE建模的分析

在考虑外部成本的情况下,首先利用价差法估计了中国2007年电力和天然气的补贴规模,然后在构建的中国经济的CGE模型基础上,定量分析了电力和天然气补贴对宏观经济、产业结构及居民收入福利的影响。结果表明:取消电力和天然气补贴对真实GDP、进出口、就业等宏观经济变量以及部门产出产生了一定的负面影响,其中采掘业、重化工业等电力或天然气消耗较大产业产出下降十分明显;受此影响,居民和企业收入出现下降,由于补贴支出减少,政府收入降低幅度相对较小,但却可以明显降低整个经济的单位GDP电力和天然气消耗,提高资源利用效率,同时使得产业结构合理化和高级化程度增强,产业结构得到优化升级。     

RoboCupRescue Agent仿真中的多智能体协作方法

对RoboCupRescue智能体仿真系统内的多智能体协作问题进行了研究和分析,提出一种由多种评价模型和协作方式组成的协作方法,并从同类和异类智能体两个方面给出了具体的实现.该实现主要采用了人工免疫控制、静态分配与动态调整结合以及基于共识的分布式控制等方式.在仿真测试中,各类智能体通过相互协作有效完成了灾难环境中的救援任务.     

基于阈值回归模型的中国电力消费与经济增长的关系

应用阈值回归模型分析在不同经济增长阶段, 经济增长、工业结构、全要素电力使用效率和电力价格对电力消费的 差异性影响, 并基于此揭示1980--2008年中国经济增长与电力消费增长的非对称变化特征. 研究表明: 不同经济增长阶段各变量对电力消费的 作用存在差异, 人均GDP增长率高于9.25%时, 工业结构的重型化显著推动电力消费的增长, 而电力使用效率并未得到有效提高, 对电力消费 增长的抑制作用有限; 反之, 人均GDP增长率低于9.25%时, 经济增长是促进电力消费的主要力量, 电力使用效率的提高则有效地抑制了电力 消费的过快增长. 分析结果也表明, 电价扭曲削弱了价格机制配置电力资源以提高电力使用效率的作用, 积极稳妥地推进电力价格改革势在 必行.     

电力消费与中国经济增长的关系分析

随着经济水平的提高，生产和生活对电力的依赖程度愈来愈大，电力工业的作用也愈加突出，电力工业成为国民经济的重要基础工业。电力消费与国民经济增长关系的研究，对我国经济、电力等政策的制定、电力建设提供了可靠的依据。为避免因果分析滞后阶数选取的随意性，运用Hsiao版的格兰杰因果关系检验，分析电力消费与经济增长之问的关系。在此研究基础上，结合预测方差分解技术，就以上变量问因果关系的强弱程度做了进一步的分析。     

应用在基于Agent作战仿真中的协作Recognition-Primed Decision模型

现阶段,团队认知、自然决策方法和协作理论方面的研究是人工智能方面的热点问题,然而在将自然决策方法应用到多智能体的协作决策方面还需要进行大量的工作.该研究的目的是建立作战仿真中的协作决策模型,在对Klein的RPD模型进行了修改的基础上,提出了协作的SRPD模型,它能够支持多智能体系统态势感知的统一,并能将感知简化和提炼为多智能体的协作决策服务,并将该模型引入到作战仿真多智能体系统中建立了基于协作SRPD模型的多智能体体系.实验表明内核为协作SRPD模型的兵力主体能够对战场环境自主反应,并能够进行协作决策来协调统一团队的行为.     

财政支出结构对居民消费的动态影响——基于DSGE的实证分析

将财政支出分为生产性财政支出和消费性财政支出,分别纳入生产函数和居民消费函数,然后分别建立不考虑消费习惯和考虑消费习惯的动态随机一般均衡(DSGE)模型.模型求解结果表明,财政支出对居民消费的总效应取决于两类财政支出冲击作用的相对大小.若生产性财政支出冲击的强度大于消费性财政支出,则财政支出挤入居民消费,反之,则挤出居民消费;特别地,考虑消费习惯时,居民消费、产出、就业和投资四个经济变量对两类财政支出冲击的响应成驼峰状,更加符合经验事实.最后,提出后金融危机时代优化调整财政支出结构的政策建议.     

新冠疫情的经济影响与绿色经济复苏政策评估

我国正面临着由新冠疫情带来的经济下行和低碳转型的双重压力.短期经济复苏和长期绿色发展之间的权衡取舍使得刺激政策需要在多目标下设计.本文构建了新凯恩斯动态随机一般均衡模型,分析了新冠疫情从发生到造成经济影响再到政府干预的过程.结果显示:1)三种经济刺激政策的短期经济复苏效果均十分显著.在绿色经济刺激政策下,2020年第二、三、四季度GDP增长3.3%、5.3%和6%.2)绿色经济刺激政策减少了经济波动,起到了自动稳定器效果,利于经济平稳的复苏.3)从长期来看,绿色经济刺激政策有利于未来经济的绿色转型,避免高碳锁定效应,是实现2060年碳中和目标的优选路径.我们估算出当前每增加1元的绿色投资可以减少未来1.5～2.6元的减排成本.     

传染病时空传播的多智能体仿真研究

提出基于多智能体系统的传染病时空传播仿真模型,并在Swarm平台上模拟流感的时空传播过程.模型主要由智能体属性规则的定义、移动规则、邻域和状态转换规则等几部分组成,其中如何确定智能体间的状态转换规则是模型的核心.模型考虑了易感者智能体对感染的"记忆"能力以及感染剂量随时间的衰减效应,并引入个体间的空间距离指数参数,从时空两方面研究传染病的传播特征.     

电力消费及其影响因素: 基于非参数模型的研究

基于半参数模型和非参数模型研究了电力消费系统中各影响因素的线性以及非线性的影响效应,其结论表明:我国经济的快速增长、人口因素和经济结构都是影响我国电力消费的重要因素;电力价格指数对 电力消费需求的影响效应并不是很大,不足以抵消上述因素所引致的电力消费的快速增长; 而且我国的能源利用效率虽然在不断提高, 但仍然还处于一个比较低的水平.     

基于结构份额与效率份额的电力消费强度

电力短缺已经成为制约中国经济发展的瓶颈,定量研究电力消费与经济发展之间的关系有助于挖掘两者间的内在联系,促进国民经济的可持续发展。依据1978~2002年上海的统计数据,测算了电力消费强度变化中的结构份额和效率份额,分析了产业结构调整和产业电力使用效率对电力消费强度的影响,并就上海市电力与经济的协调发展提出了相应的政策建议。     

论多个体系统模拟与自组织理论的联系

多个体系统模拟是探索复杂性的重要方法。对其中个体(Agent)的概念进行了分析和探讨，提出个体(Agent)是研究对具有适应性和自主决策能力的客观实体的抽象；在多个体系统模拟中，我们通常关心系统在局域控制之下所表现出的整体行为，结合一个具体的多个体系统模拟实例，探讨了它与自组织行为的关系，分析了自组织现象的形成条件、机制和特点在多个体系统中的表现，为深刻理解多个体系统模拟，同时拓展自组织理论相关概念的应用领域进行了初步尝试。     

灰色正交化方法在用电量预测中的仿真研究

根据灰色正交化方法和马尔可夫链原理,应用Gauss-Chebyshev正交化思想预测时序数据的总体趋势。预测的精度是时变的,而马尔可夫链原理在处理时变的系统过程时具有较好的优势,选用该方法能更好的解决预测结果的不稳定性。基于此,提出一种用于用电量数据预测的灰色马尔可夫正交化模型,适用于中短期、数据需求量少且数据振幅较大的动态过程预测。最后用提出的方法对江苏省2007年工业用电量进行预测,其结果表明了所提方法的有效性。

Abstract：

The general trend of time series data was predicted with Gauss-Chebyshev orthogonalization theory according to the grey orthogonalization method and the Markov Chain theory.The prediction accuracy is time-varying.However,this approach will better solve the problem of unstable prediction result since Markov chain theory has greater advantages in handling time-varying system process.Based on this,the Markov grey orthogonalization model prediction was proposed for electricity consumption.It is suitable for dynamic process prediction in medium and short term with less data demand and large data fluctuations.Finally,the proposed approach was used to forecast the industrial electricity consumption of Jiangsu Province in 2007,and the results show the effectiveness of this approach.     

基于Recognition-Primed Decision模型的多智能体作战仿真(英文)

自然决策方法应用到多智能体协作决策是人工智能研究的热点问题,而作战仿真中的协作决策问题是多智能体协作决策重要的应用领域。为了建立作战仿真中的协作决策模型,将模糊集、模糊规则引入Klein提出的RPD模型中对战场环境中的不确定性信息进行处理,并建立了基于RPD模型的作战仿真多智能体体系。仿真结果表明内核为RPD模型的兵力主体能够对战场环境自主反应,并能够进行协作决策来协调统一团队的行为。     

基于多Agent理论的舰炮武器系统研究与仿真

舰炮武器系统(ShipborneArtilleryWeaponSystem,SAWS)是一种大规模的、复杂的系统,原有的系统结构已不能满足现代化战争的要求,需要一种新的理论来为它注入新的活力。根据其特点建立了基于多Agent系统的结构模型,并提出了一套适合于SAWS的协作机制,最后通过三维动画仿真对其可行性进行了验证。仿真结果显示了这种方法是可行的。基于多Agent的舰炮武器系统提高了系统的自组织、自适应能力,一改原来的封闭结构,使武器设备有效互连,协同作战,大大提高了舰炮武器系统的作战的灵活性。     

基于多主体和前景理论的应急风险决策仿真研究

针对多部门参与的突发事件应急风险决策的建模与仿真问题,提出了一种基于多主体和前景理论的仿真模型及仿真框架。通过引入Agent思想,描述了应急风险决策的多Agent体系结构模型,并对决策主体进行建模;通过引入前景理论思想,着重考虑了随着突发事件的动态演化决策者心理状态变化对决策结果产生的影响。在此基础上,设计并实现了多Agent应急风险决策仿真框架。以石油化工厂火灾应急风险决策为例,验证了仿真模型及框架的有效性和可行性。     

基于Multi-agent的消息通信机制及其实现框架

随着人工智能和网络与分布式技术的发展，基于Multi-agent的分布式仿真成为仿真研究的热点，具有广阔的发展前景。在基于Multi-agent的分布式仿真系统中，如何实现多个Agent彼此之间的通信和协作是一个重要的问题。本文采用消息传送的方式实现分布式Multi-agent仿真系统中的通信，并且给出了一个实用的可重用框架结构。     

基于幂律特性的企业用电量网络构建与中心企业分析

基于杭州市2017年工业企业用电量数据,提出了在用电量相关性网络中选择中心企业的方法,并论证了其满足的网络特性及核心作用。首先使用条件Pearson相关性模型消除季节等宏观因素影响,计算企业之间的真实相关性;其次设定相关系数阈值过滤出中心结构;最后利用头重分布、同配混合、小世界等性质对网络进行实证分析。研究结果表明,度大顶点及其连接的分布满足二八定律;所选中心企业能够有效促进其他非中心企业之间的联系,为决策者提供重要启示。     

基于多Agent系统的导弹突击行为建模方法研究

在战争复杂适应系统CGF仿真行为建模中,引入Agent理论和技术,提出了一种基于MAS的战术导弹群突击行动的行为建模方案,该方案支持各Agent成员的自主行为、协作行为,可用于解决CGF实体在虚拟战场中的态势评估、决策制定、学习等行为,为CGF实体在分布交互式仿真中智能行为的逼真仿真提供了基础。     

基于多Agent的临床路径仿真建模方法

提出了一种基于多Agent的系统仿真建模方法.采用中间到两端的多层Agents组织方式,引入分区概念来表达逻辑模型中的中间层Agents.在基于中间层Agents逻辑模型的基础上抽象上层Agents和下层Agents.通过中间层各Agent的活动映射而构造的下层Agents负责特定的事务处理.中间层Agents负责协调下层Agents的信息传递,并与上层Agents进行交互.上层Agents负责协调中间层Agents之间的交互.给出了逻辑模型仿真运行的Petri net方法.最后,建立了基于多Agent的医院临床路径仿真模型,并通过系统的仿真运行,对模型的正确性进行了检验.     

电力系统投入产出模型

用投入产出的方法编制了电力系统的投入产出模型，并分析了电力工业的主要技术指标，产品的构成与产品的平衡。